RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      금융 상품 추천에 관련된 빅 데이터 활용을 위한 개발 방법 = A study on development method for practical use of Big Data related to recommendation to financial item

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A101701596

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      본 연구에서는 활용 기술로 데이터 저장 레이어, 데이터 처리 레이어, 데이터 분석 레이어, 시각화 레이어 등의 빅 데이터 기술을 활용한 개발 방법을 제안한다, 각 단계에서 저장, 처리, 분...

      본 연구에서는 활용 기술로 데이터 저장 레이어, 데이터 처리 레이어, 데이터 분석 레이어, 시각화 레이어 등의 빅 데이터 기술을 활용한 개발 방법을 제안한다, 각 단계에서 저장, 처리, 분석된 데이터는 시각화를 통하여 볼 수 있게 하였다. Hadoop을 통하여 데이터를 처리한 후 처리된 데이터를 Mahout으로 실행하여 분석 결과를 시각화 하였다. 이 과정을 통해서 금융 상품에 가입된 고객의 여러 특성을 파악하였고, 각 고객에 따른 금융 상품의 추천을 적시에 수행할 수 있었다. 본 연구에서는 빅 데이터의 배경 및 문제점을 소개하고, 빅 데이터가 새로운 비즈니스 기회를 어떻게 창출하는지 금융상품 추천 사례를 중심으로 개발 방법과 사례 연구를 논의한다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study proposed development method for practical use techniques compromise data storage layer, data processing layer, data analysis layer, visualization layer. Data of storage, process, analysis of each phase can see visualization. After data proc...

      This study proposed development method for practical use techniques compromise data storage layer, data processing layer, data analysis layer, visualization layer. Data of storage, process, analysis of each phase can see visualization. After data process through Hadoop, the result visualize from Mahout. According to this course, we can capture several features of customer, we can choose recommendation of financial item on time. This study introduce background and problem of big data and discuss development method and case study that how to create big data has new business opportunity through financial item recommendation case.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 김석수, "비즈니스와 IT 얼라인먼트를 위한 데이터 거버넌스 모델 분석" 한국컴퓨터정보학회 18 (18): 69-78, 2013

      2 Seong-Hee Lee, "Understand of Big Data – Value and Induction Strategy" 10 (10): 63-68, 2012

      3 KoDB, "The Guide for Advanced Data Analytics Professional 2014 Edition" Korea Database Agency 2014

      4 "Special online collection: Dealing with Big Data"

      5 Sean Owen, "Mahout in Action" Manning Publications 2012

      6 김석수, "EA를 위한 데이터 아키텍처 구축 모델" 한국컴퓨터정보학회 16 (16): 175-184, 2011

      7 Kee-Yong Han, "Do it Hadoop with Big Data" Easy Publications 2013

      8 M Grobelnik, "Big Data tutorial"

      9 Min Chen, "Big Data related Technologies, Challenges and Future Prospects" Springer 2014

      10 Sunil Soares, "Big Data Governance An Emerging Imperative" MC Press 9-28, 2012

      1 김석수, "비즈니스와 IT 얼라인먼트를 위한 데이터 거버넌스 모델 분석" 한국컴퓨터정보학회 18 (18): 69-78, 2013

      2 Seong-Hee Lee, "Understand of Big Data – Value and Induction Strategy" 10 (10): 63-68, 2012

      3 KoDB, "The Guide for Advanced Data Analytics Professional 2014 Edition" Korea Database Agency 2014

      4 "Special online collection: Dealing with Big Data"

      5 Sean Owen, "Mahout in Action" Manning Publications 2012

      6 김석수, "EA를 위한 데이터 아키텍처 구축 모델" 한국컴퓨터정보학회 16 (16): 175-184, 2011

      7 Kee-Yong Han, "Do it Hadoop with Big Data" Easy Publications 2013

      8 M Grobelnik, "Big Data tutorial"

      9 Min Chen, "Big Data related Technologies, Challenges and Future Prospects" Springer 2014

      10 Sunil Soares, "Big Data Governance An Emerging Imperative" MC Press 9-28, 2012

      11 Michael Minelli, "Big Data , Big Analytics" John Wiley &Sons, Inc 4-15, 2013

      12 "Big Data"

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      동일학술지 더보기

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2026 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.44 0.44 0.44
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.43 0.38 0.58 0.15
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼